Alphabet 公布 2026 年第 2 季業績，Google Cloud 收入按年急升 82% 至 248 億美元，增速較對上一季的 63% 再度加快，高於華爾街預期的 224.6 億美元，這個數字反映的並非傳統雲端託管生意的擴張，而是 Google 把自研 TPU 晶片、Gemini 模型、代理人開發框架與保安產品組合成一套完整技術堆疊後的市場回報。
集團整體收入同期增長 24% 至 1,198 億美元，尚未轉化為收入的雲端合約積壓金額攀升至 5,140 億美元，單季資本開支則創下 449 億美元新高。Google 行政總裁 Sundar Pichai 在業績電話會議上表明算力供應依然緊絀，透露 Gemini 4 的預訓練工作已經展開。
加速的不是雲端託管，而是推理需求
支撐今季增長的核心指標是 token 消耗量的膨脹速度，Google 的第 1 方模型 API 現時每分鐘處理約 220 億個 token，上一季這個數字只有 160 億，每月使用 Google 模型進行開發的工程師更超過 900 萬人。企業端的採用同樣密集，接近 90% 的 Fortune 100 公司已經使用 Gemini Enterprise，用於建立代理人的 Agent Development Kit 累計下載量接近 7,000 萬次。
更具說服力的是消耗深度：過去 12 個月內，接近 500 個雲端客戶各自處理超過 1 兆個 token，另有超過 2,000 家企業的用量突破 1,000 億個 token。Google 同時披露新客戶獲取速度按年增倍，現有客戶的實際用量超出原有合約承諾逾 50%，Google Cloud Marketplace 的交易額按年增長超過 7 倍。
由 2 納米晶片到代理人框架的垂直整合
Google 在今年 4 月的 Cloud Next 大會上首次把 TPU 拆分為兩條產品線，這個決定直接改變了推理成本的結構，由 Broadcom 設計的 TPU 8t 專攻訓練，透過新一代晶片互連技術，在單一 superpod 內串連多達 9,600 顆晶片和 2PB 共享高頻寬記憶體，算力達到上一代 Ironwood 的 3 倍，每瓦效能最多提升 2 倍。
由聯發科技設計的 TPU 8i 則針對推理，每個 pod 直接連接 1,152 顆晶片，晶片上 SRAM 容量增加 3 倍，足以把整個 KV cache 放在晶片內部，令每美元推理效能較上一代提升 80%。兩款晶片交由台積電以 2 納米製程生產。網絡層面的 Virgo Network 可以把跨越多個數據中心的 100 萬個加速器整合成單一超級電腦，新一代 Axion CPU 的每美元效能較同類產品高出 30%。軟件堆疊原生支援 JAX、PyTorch、vLLM 與 SGLang，令工作負載可以在 GPU 與 TPU 之間自由轉移。
企業採購邏輯的實際轉變
對於正在規劃 AI 預算的管理層來說，這一輪技術更新帶來可以立即運用的槓桿。Google 透露 AI Mode 的單次回應成本已經降至推出以來最低水平，同期模型能力反而提升，說明晶片與模型協同最佳化的效益正在兌現，企業在議價時應要求供應商提供按 token 計算的實際成本曲線，而非單純比較牌價。
由於軟件層支援主流開源框架，企業可以避免把整套應用鎖死在單一加速器架構之上，這一點在多雲策略談判中屬於實質籌碼。此外 Google 把 Wiz 的威脅情報、CodeMender 修補代理人與新推出的 Gemini 3.5 Flash Cyber 模型串連起來，現時 90% 的 Fortune 100 公司使用 Google Cloud 保安產品，接近 90% 的 Wiz 客戶已經啟用 AI 保安功能，平台掃描並保護的 AI 工作負載數量按季增加超過 45%。
實際落實的案例覆蓋多個受監管行業，包括 PepsiCo 的分析方案、Intel 的流程精簡、HSBC 的財富管理、Bell Canada 的客戶互動、Macy’s 的零售體驗，以及 Pfizer 與 Roche 的研發應用，開發側的 Antigravity 平台每週活躍用戶超過 240 萬，Google 內部的 Chrome 團隊透過模型驅動的程式碼重構，把原本 2 年的開發時程壓縮至 3 個月。這個效率倍數為企業評估內部工程投資回報提供了一個可以參照的基準。
供應緊絀決定未來 18 個月的節奏
真正制約這門生意的因素目前並非需求，而是算力供應，Pichai 在會上說明了算力的分配次序：前沿模型研發佔用最優先，其次是 Search 與 YouTube 等核心產品，之後才輪到透過 Vertex 與 Gemini Enterprise 供應的雲端客戶。
這個排序意味著中型企業在 2026 年下半年爭取專用容量時，議價空間相當有限，提早鎖定長約仍然是務實做法。財務總監 Anat Ashkenazi 指出，今季資本開支中約 60% 投向伺服器，40% 投向數據中心與網絡設備，公司自由現金流因此轉為負 59 億美元。
外部銷售 TPU 系統的業務在 2026 年僅佔收入極小比重，Google 預告相關收入將於 2027 年大幅放量，計劃向 Google 以外的客戶開放第 8 代晶片，這一步將把競爭焦點由雲端服務層推向晶片供應層，直接觸及 NVIDIA 的核心市場。
另一個變數來自成本壓力，中國開源權重模型正在推動企業重新審視 token 開支，Google 本週連續發布 3 款成本更低的 Gemini 模型，反映廠商已經察覺價格敏感度上升。
Google 這一季證明了垂直整合在需求爆發期的威力：模型能力帶動用量，用量帶動雲端收入，雲端收入再回流資助下一代晶片。企業現在需要判斷的並非應否採用生成式 AI，而是在算力仍然稀缺的窗口期內，怎樣以最低的單位成本鎖定足夠容量。
來源：TechCrunch
